Ciência de Dados aplicada à Psicometria com R

Prof. Dr. Ricardo Primi
Universidade São Francisco (USF)

Bem vindo ao Curso!!

Esse curso tem como objetivos: (a) propiciar oportunidades de estudo dos conceitos básicos de data science para aplicação de métodos estatísticos e psicométricos aos problemas encontrados em avaliaçào psicológica e educacional, (b) Exercitar a aplicação desses métodos em problemas práticos (c) exercitar a interpretação e redação de informações estatísticas sobre os dados de pesquisa, e (d) aprofundar o conhecimento da linguagem

Tópicos

• Introdução: data science, machine learning e deep learnig
• R-studio e R-markdown
• Análise exploratória gráfica: ggplot
• Organização transformação e manipulação de dados: tidyr e dplyr
• Importando dados: tidyr
• Tipos de dados
• Programação (interação e funções):purrr
• Modelagem: modelr, broom, keras
• List columns
• Comunicação de resultados: R Markdown
• Introduça um relatório interativo com shiny
• Mineração de textos: tidytext, quanteda
• Modelagem avançada com Deep Learning com Keras para R

Programa e links das aulas gravadas

• Programa: http://www.labape.com.br/rprimi/ds/Ciencia%20de%20dados%202021.docx

Aula 1 (16/08/2021) Introdução: data science, machine learning e deep learnig

• Slides: http://www.labape.com.br/rprimi/ds/t0_introducao.pptx

Aula 2 (23/08/2021) R, R-studio e R-Markdown

• R e R-Studio

  • https://cran.r-project.org
  • https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

• R-markdown Slides: http://www.labape.com.br/rprimi/ds/garrett_grolemund_r_markdown.pdf

• R-markdown cheatsheet https://rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/rmarkdown-cheatsheet.pdf

  • https://rstudio.github.io/visual-markdown-editing/#/

Aula 2 (30/08/2021 e 13/09/2021) Análise exploratória gráfica com ggplot

• ggplot https://rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/ggplot2-cheatsheet.pdf https://rstudio.cloud/learn/cheat-sheets
• Aula 2a ggplot https://github.com/rprimi/ds_psicom/tree/master/aulas/aula1_ggplot.Rmd
• Aula 2b ggplot https://github.com/rprimi/ds_psicom/tree/master/aulas/aula2_ggplot.Rmd

Aula 3 (20/09, 4/10, 18/10/2021) Dados no R: tipos, estruturas e classes Organização transformação e manipulação de dados: dplyr e tidyr

• Aula 3 dplyr https://github.com/rprimi/ds_psicom/tree/master/aulas/aula3_dplyr.Rmd
  
• Aula 3 tipos de dados
  https://github.com/rprimi/ds_psicom/blob/master/aulas/Aula5_tipos_de_dados_no_r.Rmd

Aula 4 (25/10/2021) Dados “arrumados”: tidyr

• Aula 4 tidyr https://github.com/rprimi/ds_psicom/tree/master/aulas/aula4_tidyr.Rmd

Aula 5 (8, 15, 22 e 29 /11/2021) Programação no R: funções, execução condicional, loops

• Aula 5 programação. Loops com apply e lapply. Programação (interação e funções) com purrr List columns https://github.com/rprimi/ds_psicom/tree/master/aulas/aula6_programacao.Rmd

Trabalho final: Shiny Dashboard com dados da Pós Graduação

• Arquivo de trabalho: https://github.com/rprimi/ds_psicom/tree/master/trab_final/dados.Rmd

Materiais adicionais e Referências

Git e github: https://beatrizmilz.github.io/slidesR/git_rstudio/#1

https://beatrizmilz.github.io/RLadies-Git-RStudio-2019/#1

Livro do curso-r: https://livro.curso-r.com/